ICEfaces学习2

<ice:panelTab>的使用

1.页面

            <ice:panelTabSet styleClass="tabNoBody" tabPlacement="top"
                style="width: 100%;"
                tabChangeListener="#{TabBean.tabs.processTabChange}">
                <ice:panelTab label="tab1" />
                <ice:panelTab label="tab2" />             
            </ice:panelTabSet>

 

            <ice:panelTab id="Tab1">
                 <jsp:directive.include file="tab1.jspx" />
            </ice:panelTab>
            <ice:panelTab id="Tab2">
                <jsp:directive.include file="tab2.jspx" />
            </ice:panelTab>

2.类

    public class TabBean {
    private PanelTab tabs;

    public TabBean()
    {
        this.tabs = new PanelTab(2);
        ArrayList <String> names = new ArrayList<String>();
        names.add("Tab1");
        names.add("Tab2");    
        this.tabs.setTabNames(names);
    }
   
    public PanelTab getTabs() {
        return tabs;
    }

    public void setTabs(PanelTab tabs) {
        this.tabs = tabs;
    }
    }

3.faces-config.xml

   <managed-bean>
  <managed-bean-name>TabBean</managed-bean-name>
  <managed-bean-class>com.TabBean</managed-bean-class>
  <managed-bean-scope>request</managed-bean-scope>
 </managed-bean>

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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